1.具有较强的编程功底，能够熟练使用python、c++、c等编程语言；

2.熟悉常见机器学习框架，包括但不限于Pytorch 、tensorflo w 、jax 、pytorch-lighting、deepspeed等；

3.具备手动推导，Gradient
Descent.Adam等算法能力；

4.熟练掌握sigmoid、softmax，relu等激活函数的能力边界与适用场景，了解其原理；

5.熟悉基于Transformer的文本、图像、语音相关的模型；

6.了解常见权重存储格式，包括但不限于HDF5、portobuf、pth、pt、onnx；

7.了解GPU计算原理，了解RDMA原理；

8.熟悉常见存储的使用，包括但不限于对象存储、全文库、键值库、MPP、MySQL等；

9.熟练使用、引入、并持续研发增强tensorboard等可视化工具。